「上下文强化学习」共找到 2080 篇相关文章
超越英伟达Describe Anything！中科院 & 字节联合提出「GAR」，为DeepSeek-OCR添砖加瓦
中科院与字节联合提出「GAR」，为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力，通过引入新组件，兼顾细粒度与全局上下文，在多测试集表现优异，且代码等已开源。
提效软件研发，AI Agent好用吗？
InfoQ直播邀请多位专家探讨AI4SE，提及前端知识库特点、Agent自学习等。专家认为AI目前多辅助人类，落地要重视“人”因素，还探讨了应用挑战、衡量维度、未来趋势等，QCon上海站将设专题。
拒绝小扎15亿美元offer的大佬，还是加入Meta了
曾拒绝小扎15亿美元薪酬包的机器学习大神Andrew Tulloch加入Meta。他此前在Meta工作11年，后到OpenAI，今年1月随前CTO创立公司，两个月前还拒绝Meta邀约，现入职具体工作未知。
重塑你的vlog！PickStyle打造稳定的视频风格迁移模型
Pickford提出PickStyle，这是基于扩散模型的视频到视频风格迁移框架。它结合上下文–风格适配器和CS–CFG机制，能在保持画面连贯时准确迁移风格，还能避免闪烁等问题，不过也继承了基础模型部分缺陷。
英伟达一口气开源多项机器人技术，与迪士尼合作研发物理引擎也开源了
英伟达在机器人学习大会上发布多项开源技术，有Newton物理引擎、Isaac GR00T N1.6基础模型等，还在硬件层面下功夫。顶尖公司、高校已用其技术，全栈式布局或重定义机器人研发规则。
对话淘宝姜宇宁：如果你只推低价商品，是不需要用大语言模型的
淘宝姜宇宁团队上线RecGPT百亿参数推荐大模型，对“猜你喜欢”功能技术升级。大模型赋予传统推荐系统新能力，如让其“白盒化”、理解长上下文等。姜宇宁认为AI要创造商业价值，落到业务场景形成正向循环。
Qwen3-Next：迈向更极致的训练推理性价比
文章发布Qwen3-Next架构及Qwen3-Next-80B-A3B系列模型，通过混合注意力等改进提升训练推理效率。介绍模型结构、性能优势，还说明使用方法，包括在多平台部署及处理超长上下文，展望持续优化架构。
83岁用DeepSeek抢单，96岁凭AI挣养老钱！这群80+老人比你还会玩AI
文章讲述美国不少八九十岁老人积极学习AI，如Luis Bautista创办科技公司，Katherine Cavanaugh用AI接单。不过也有老人反对，担心其带来脑力退化等问题。研究称年长员工受AI影响或更大，还面临职业偏见。
2025年如何学AI？如何用好AI？
文章围绕2025年学AI、用AI展开，作者黄益贺分享问答，涵盖学习指引、工具使用、产品赛道选择等多方面内容，如建议新手边用边学，对比不同工具功能，还分析了各模型和工具的特点与适用场景。
推理即排序：ReasonRank反常识的2.7倍效率跃迁，新SOTA比快更快
论文提出新型排序模型ReasonRank，将深度推理能力融入排序流程，突破数据瓶颈，采用创新训练框架，效率比主流点对点排序模型快2.7倍，还介绍方法论、技术突破、实验验证等内容，指出局限与未来方向。